Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：

• Flink Scala Shell：使用交互式编程环境学习和调试Flink
• Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群
• Flink算子使用方法及实例演示：map、filter和flatMap
• Flink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregations
• Flink算子使用方法及实例演示：union和connect

并行度

Flink使用并行度来定义某个算子被切分为多少个算子子任务。我们编写的大部分Transformation转换操作能够形成一个逻辑视图，当实际运行时，逻辑视图中的算子会被并行切分为一到多个算子子任务，每个算子子任务处理一部分数据。如下图所示，各个算子并行地在多个子任务上执行，假如算子的并行度为2，那么它有两个实例。

Flink并行执行示意图

并行度可以在一个Flink作业的执行环境层面统一设置，这样将设置该作业所有算子并行度，也可以对某个算子单独设置其并行度。如果不进行任何设置，默认情况下，一个作业所有算子的并行度会依赖于这个作业的执行环境。如果一个作业在本地执行，那么并行度默认是本机CPU核心数。当我们将作业提交到Flink集群时，需要使用提交作业的客户端，并指定一系列参数，其中一个参数就是并行度。

下面的代码展示了如何获取执行环境的默认并行度，如何更改执行环境的并行度。

val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 获取当前执行环境的默认并行度val defaultParallelism = senv.getParallelism// 设置所有算子的并行度为4，表示所有算子的并行执行的实例数为4senv.setParallelism(4)

也可以对某个算子设置并行度：

dataStream.map(new MyMapper).setParallelism(defaultParallelism * 2)

数据重分布

默认情况下，数据是自动分配到多个实例上的。有的时候，我们需要手动对数据在多个实例上进行分配，例如，我们知道某个实例上的数据过多，其他实例上的数据稀疏，产生了数据倾斜，这时我们需要将数据均匀分布到各个实例上，以避免部分实例负载过重。数据倾斜问题会导致整个作业的计算时间过长或者内存不足等问题。

下文涉及到的各个数据重分布算子的输入是DataStream，输出也是DataStream。keyBy也有对数据进行分组和数据重分布的功能，但keyBy输出的是KeyedStream。

shuffle

shuffle基于正态分布，将数据随机分配到下游各算子实例上。

dataStream.shuffle()

rebalance与rescale

rebalance使用Round-ribon思想将数据均匀分配到各实例上。Round-ribon是负载均衡领域经常使用的均匀分配的方法，上游的数据会轮询式地分配到下游的所有的实例上。如下图所示，上游的算子会将数据依次发送给下游所有算子实例。

rebalance将数据轮询式地分配到下游实例上

dataStream.rebalance()

rescale与rebalance很像，也是将数据均匀分布到各下游各实例上，但它的传输开销更小，因为rescale并不是将每个数据轮询地发送给下游每个实例，而是就近发送给下游实例。

dataStream.rescale()

上游两个实例下游四个实例时进行rescale

如上图所示，当上游有两个实例时，上游第一个实例将数据发送给下游第一个和第二个实例，上游第二个实例将数据发送给下游第三个和第四个实例，相比rebalance将数据发送给下游每个实例，rescale的传输开销更小。下图则展示了当上游有四个实例，上游前两个实例将数据发送给下游第一个实例，上游后两个实例将数据发送给下游第二个实例。

上游四个实例下游两个实例时进行rescale

broadcast

英文单词"broadcast"翻译过来为广播，在Flink里，数据会被复制并广播发送给下游的所有实例上。

dataStream.broadcast()

global

global会所有数据发送给下游算子的第一个实例上，使用这个算子时要小心，以免造成严重的性能问题。

dataStream.global()

partitionCustom

我们也可以使用partitionCustom来自定义数据重分布逻辑。partitionCustom有两个参数：第一个参数是自定义的Partitioner，我们需要重写里面的partition函数；第二个参数是对数据流哪个字段使用partiton逻辑。partition函数的返回一个整数，表示该元素将被路由到下游第几个实例。

Partitioner[T]中泛型T为指定的字段类型，比如我们要对case class (id: Long, name: String, score: Double)这个数据结构按照id均匀分配到下游各实例，那么泛型T就为id的数据类型Long。同时，泛型T也是partition(key, numPartitions)函数的第一个参数的数据类型。在调用partitionCustom(partitioner， field)时，第一个参数是我们重写的Partitioner，第二个参数表示按照id字段进行处理。

下面的代码按照数据流中的第二个字段进行数据重分布，当该字段中包含数字时，将被路由到下游算子的前半部分，否则被路由到后半部分。如果设置并行度为4，表示所有算子的实例数为4，或者说有4个分区，那么如果字符串包含数字时，该元素将被分配到第0个和第1个实例上，否则被分配到第2个和第3个实例上。

package com.flink.tutorials.api.transformationsimport org.apache.flink.api.common.functions.Partitionerimport org.apache.flink.streaming.api.scala._object PartitionCustomExample {  /**    * Partitioner[T] 其中泛型T为指定的字段类型    * 重写partiton函数，并根据T字段对数据流中的所有元素进行数据重分配    * */  class MyPartitioner extends Partitioner[String] {    val rand = scala.util.Random    /**      * key 泛型T 即根据哪个字段进行数据重分配，本例中是(Int, String)中的String      * numPartitons 为当前有多少个并行实例      * 函数返回值是一个Int 为该元素将被发送给下游第几个实例      * */    override def partition(key: String, numPartitions: Int): Int = {      var randomNum = rand.nextInt(numPartitions / 2)      // 如果字符串中包含数字，该元素将被路由到前半部分，否则将被路由到后半部分。      if (key.exists(_.isDigit)) {        return randomNum      } else {        return randomNum + numPartitions / 2      }    }  }  def main(args: Array[String]): Unit = {    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    // 获取当前执行环境的默认并行度    val defaultParalleism = senv.getParallelism    // 设置所有算子的并行度为4，表示所有算子的并行执行的实例数为4    senv.setParallelism(4)    val dataStream: DataStream[(Int, String)] = senv.fromElements((1, "123"), (2, "abc"), (3, "256"), (4, "zyx")      , (5, "bcd"), (6, "666"))    // 对(Int, String)中的第二个字段使用 MyPartitioner 中的重分布逻辑    val partitioned = dataStream.partitionCustom(new MyPartitioner, 1)    partitioned.print()    senv.execute("partition custom transformation")  }}